广州市居民呼吸系统疾病每日死亡人数与大气污染的时间序列分析

目的探讨广州市大气污染对居民每日呼吸系统疾病死亡人数的影响。方法收集广州市多家医院2006年1月1日~2008年12月31日呼吸系统疾病每日死亡人数的统计资料,结合同时期环境监测和气象资料,建立自回归模型（auto-regression model）,进行时间序列分析,在消除了气象、季节等混杂因素的基础上,分析了研究期间广州市大气污染与呼吸系统疾病死亡人数的关系。结果大气污染在冬季对居民呼吸系统疾病造成的死亡影响高于夏季。呼吸系统疾病日死亡人数较多月份与各污染物浓度较高的月份趋于一致。大气中NO2和PM10的浓度每增加10μg/m3,居民呼吸系统疾病日死亡人数分别各增加1%（P〈0.01）。灰霾天的空气污染物浓度高于非灰霾天。结论广州市大气主要污染物NO2和PM10浓度的升高,引起居民呼吸系统疾病的日死亡人数相应增加。

北京市空气质量与每日居民死亡关系的研究

目的 客观评价煤烟和机动车污染并存的复合大气污染对居民健康的影响,为北京市治理和防治大气污染措施的制定和效果评价提供依据。方法 运用时间序列的泊松回归分析研究1998年1月1日至2000年6月31日期间北京市城区和近郊区(也称城八区)大气污染与居民每日死亡的关系。结果 在控制了气温、气湿和气压等因素后,泊松回归分析显示:空气质量指数(AQI)在冬、夏两季对居民每日死亡均有显著影响,对慢性阻塞性肺疾患(COPD)影响最大,其次是呼吸系统疾病,再次为心、脑血管疾病,未见对恶性肿瘤有影响;大气污染在冬季(11月至次年3月)对居民每日死亡的影响大于夏季(4～10月)。夏季的平均AQI为77.4,AQI每增加10,COPD和呼吸系统疾病的每日死亡人数分别增加2.23％,和1.78％;冬季的平均AQI为129.6,AQI每增加10,呼吸系统疾病每日死亡人数增加3.52％,,其中COPD增加3.68％、;心、脑血管疾病增加2.01％和1.74％,总死亡增加1.69％,其中因病死亡增加1.73％。对不同年龄组居民每日死亡影响的分析也发现空气污染在冬季对居民死亡的影响大于夏季,而且对55岁及以上人群影响显著。结论 北京市大气污染对居民的每日死亡影响显著,冬季的影响大于夏季,大气污染对COPD等呼吸系统疾病影响较大,对55岁以上人群影响显著。

大气二氧化硫与居民每日呼吸系统疾病死亡相关性的时间序列分析

目的分析大气中主要气态污染物二氧化硫(SO2)急性暴露对北京市居民每日呼吸系统疾病死亡人数的影响。方法采用时间序列的广义相加模型,在控制时间趋势和气象因素、"星期几效应"等混杂因素的基础上,分析北京市2006年1月1日—2009年12月31日大气SO2浓度与居民每日呼吸系统疾病死亡人数的关系。结果北京市大气SO2浓度每升高10μg/m3,居民当日呼吸系统疾病死亡人数、滞后1 d的每日肺炎死亡人数分别增加0.88%(95%CI:0.34%～1.41%)和1.43%(95%CI:0.51%～2.35%)。结论北京市大气SO2污染与居民每日呼吸系统疾病死亡人数和肺炎死亡人数有统计学关联。

ARIMAX与多变量LSTM模型在盐城市总死亡人数预测中的比较研究

目的探讨比较多元自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Averagemodel-X,ARIMAX)与多变量长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)模型在盐城市总死亡人数预测中的效果。方法采用2014年1月1日至2017年6月30日江苏省盐城市每日总死亡人数、气象因素和空气质量数据,建立ARIMAX及多变量LSTM模型,并对2017年7月1日至7月14日每日总死亡人数进行预测,以RMSE、MAE、MAPE为评价指标比较两种模型的预测效果。结果ARIMAX(4,1,1)模型和多变量LSTM模型的RMSE、MAE、MAPE值分别为20.742、15.094、9.921和47.182、35.863、19.633。结论ARIMAX模型比多变量LSTM模型更适于预测盐城市每日死亡人数。

广州市空气污染与城区居民心脑血管疾病死亡的时间序列分析

目的探讨广州市空气污染物(PM10、SO2、NO2)对心脑血管疾病死亡的短期影响。方法收集广州市城区居民心脑血管疾病死亡统计资料及同期大气污染物浓度、气象监测资料,采用时间序列的自回归模型,在控制长期趋势、短期趋势、气象因素等混杂因素的基础上,分析广州中心城区2006年1月1日—2008年12月31日空气污染物与居民心脑血管疾病每日死亡人数的关系。结果 2007年和2008年的死亡病例数高于2006年,每年3—12月的死亡病例数低于1月和2月。NO2和PM10浓度与心脑血管疾病每日死亡人数呈正相关,空气中NO2和PM10的浓度每升高1μg/m3,心脑血管疾病每日死亡人数将分别增加1.8%和1.1%,前6 d的NO2和PM10水平对当天的疾病死亡病例数有负影响。PM10、SO2、NO2浓度之间呈现一定正相关,并具有滞后现象。结论广州市大气中NO2和PM10对人群健康存在短期影响,能增加人群心脑血管疾病死亡。

热浪与非意外死亡和呼吸系统疾病死亡的病例交叉研究

目的探讨北京市热浪对当地居民每日非意外死亡及呼吸系统疾病死亡人数的影响。方法运用病例交叉设计的基本方法,分析北京市1999年1月1日—2000年6月30日期间5次热浪对居民每日非意外死亡和呼吸系统疾病死亡人数的影响,同时研究其对慢性阻塞性肺病(COPD)死亡的影响。采用1∶1单向回顾性对照,选择死亡发生前第7天作为自身对照,分别计算不同长度的危险期时的OR值,以最高的OR值及其对应的危险期来反映每次热浪过程对每日非意外死亡及呼吸系统疾病死亡人数的影响、滞后天数及持续时间。结果研究期间共发生5次热浪。第1次持续9d,最高气温为38.8℃,平均湿度为46.7%,居民每日非意外死亡、呼吸系统疾病死亡和COPD死亡的OR值分别为1.442(95%CI:1.310～1.588),2.667(95%CI:1.893～3.756)和1.778(95%CI:1.182～2.674);第2次热浪持续3d,最高气温为36.8℃,平均湿度为61.0%,3种死因每日死亡的OR值分别为1.200(95%CI:0.973～1.480),3.000(95%CI:1.090～8.254)和3.333(95%CI:0.917～12.112);第3次热浪持续7d,最高气温为41.5℃,平均湿度为58.5%,3种死因每日死亡的OR值分别为2.135(95%CI:1.925～2.368),3.360(95%CI:2.450～4.608)和2.897(95%CI:1.899～4.418);第4次持续3d,最高气温为39.6℃,平均湿度为31.9%,3种死因每日死亡的OR值分别为1.464(95%CI:1.042～2.057),1.000(95%CI:0.375～2.664)和1.000(95%CI:0.290～3.454);第5次热浪持续4d,最高气温为37.4℃,平均湿度为42.0%,3种死因每日死亡OR值分别为和1.525(95%CI:1.099～2.118),2.000(95%CI:0.500～7.997)和2.000(95%CI:0.603～5.371)。结论热浪对居民死亡有影响,且存在滞后效应,非意外死亡影响的滞后期一般为2～3d,呼吸系统疾病包括COPD死亡的滞后期为2～5d;热浪过程中气温越高,湿度越高,对呼吸系统疾病死亡的影响越大。

气温热浪与居民心脑血管疾病死亡关系的病例交叉研究

目的探讨北京市气温热浪（热浪）对当地居民每日心脑血管疾病死亡人数的影响。方法运用病例交叉设计方法，分析北京市1999年1月1日至2000年6月30日期间热浪对居民每日心脑血管疾病死亡人数的影响，同时研究其对每日急性心肌梗死（AMI）死亡人数的影响。选择夕匕亡发生前第7天作为自身对照，分别计算不同长度的危险期OR值，以最高OR值及其对应的危险期来反映热浪过程对居民心脑血管疾病死亡人数影响的大小、滞后天数及持续时间。结果研究期间共发生5次热浪。第1次持续9d，最高气温为38．8℃，平均湿度为46．7％，居民每日心血管疾病死亡、脑血管疾病死亡和AMI死亡的OR值分别为1．384（95％CI：1．128～1．697）、1．776（95％CI：1．456～2．167）和1．276（95％CI：O．905～1．799）；第2次热浪持续3d，最高气温为36．8℃，平均湿度为61．0％，3种死因每日死亡的OR值分别为1．385（95％CI：0．678～2．826）、1．300（95％CI：0．726～2．329）和2000（95％CI：0．684～5．851）；第3次热浪持续7d，最高气温为41．5℃，平均湿度为58．5％，3种死因每日死亡的OR值分别为2．613（95％CI：2．116～3．228）、2．317（95％CI：1．875～2．863）和3．088（95％CI：2．098～4．546）；第4次持续3d，最高气温为39．6℃，平均湿度为31．9％，3种死因每日死亡的OR值分别为1．333（95％CI：0．724～2．457）、2．429（95％CI：1．007～5．856）和3．333（95％CI：0．917～12．112）；第5次热浪持续4d，最高气温为37．4℃，平均湿度为42．O％，3种死因每日死亡OR值分别为2．333（95％CI：1．187～4．588）、1．727（95％CI：0．822～3．630）和1．800（95％CI：0．603～5．371）。结论（1）热浪对居民心脑血管疾病夕匕亡有影响，且存在滞后效应，滞后期为2～4d，其中AMI死亡的滞后期较短，为0～2d；（2）热浪开始当天日最高气温较前一天升温的幅度越大，对居民心脑血管疾病死亡人数影响的滞后期越短，死亡风险越大，对脑血管疾病死亡影响史大；（3）热浪期间日最高气温的波动可以增加居民心脑血管疾病死亡的风险。

热浪对居民循环系统疾病死亡影响的病例交叉研究

目的探讨浙江省嘉兴市热浪对居民循环系统疾病日死亡人数的影响。方法本研究中热浪定义为日最高温度不低于35℃,且持续不少于3 d。采用时间分层的病例交叉设计方法,调整每日平均气温、降水量、平均风速、平均气压和空气污染指数建立条件Poisson回归模型,分析嘉兴市2008~2011年热浪与居民循环系统疾病死亡的关系,并分析滞后效应。结果 2008~2011年共出现6次热浪。滞后2 d时热浪对循环系统疾病死亡数影响的效应值最大,RR值为1.342(95%CI:1.081~1.667)。热浪对≥65岁老年人在滞后2 d时RR值最大,为1.296(95%CI:1.027~1.636),对女性在滞后2 d时RR值最大,为1.407(95%CI:1.021~1.937)。结论热浪会增加循环系统疾病死亡风险,且存在滞后效应;≥65岁老年人和女性为脆弱人群。